این مطلب در وبسایت ویکیپدیا قرار داده‌شده. شما به عنوان یک ناشر، کدام‌یک از متن‌های زیر را به عنوان خلاصه انتخاب می‌کنید؟

مقاله: کلمات مشخص در ایمیل‌های غیر‌اسپم و اسپم دارای احتمال خاصی هستند. برای مثال اکثر کاربران در ایمیل‌های اسپم با کلمه «viagra» برخورد می‌کنند اما به ندرت در ایمیل‌های عادی با این کلمه مواجه می‌شوند. فیلتر از قبل این احتمالات را نمی‌داند و باید آن‌ها را یاد بگیرد و برای خود بسازد. برای یادگیری فیلتر، کاربر باید به‌طور دستی مشخص کند که آیا ایمیل جدید اسپم است یا نه. فیلتر در هنگام یادگیری برای تمام کلمات، احتمال را محاسبه و آن‌ها را در دو دسته مختلف اسپم و غیر‌اسپم در پایگاه داده خود قرار می‌دهد. برای مثال فیلترهای اسپم بیزی احتمال بسیار بالایی برای کلمات «viagra» و «refinance» در نظر می‌گیرند اما احتمال بسیار پایینی برای کلماتی که در ایمیل‌های صحیح دیده می‌شود محاسبه می‌کنند. نظیر نام و نام خانوادگی یا نام دوستانتان. بعد از یادگیری، احتمال کلمه‌های ایمیل (به وسیله توابع احتمال) برای مشخص کردن این‌که ایمیل در چه دسته‌ای قرار می‌گیرد، استفاده می‌شود. هر کلمه در ایمیل به احتمال اسپم بودن ایمیل کمک می‌کند. بنابراین کلمات پر تکرار در ایمیل‌ها نقش مهمی در تشخیص اسپم بودن ایمیل دارند. به این کمک کردن احتمال posterior می‌گویند که براساس قضیه بیز محاسبه می‌گردد. سپس برای تمام کلمات احتمال اسپم بودن ایمیل محاسبه می‌گردد و اگر کل احتمالات از مقدار آستانه (۹۵ ٪) بیشتر شد، فیلتر برچسب اسپم بودن به آن ایمیل می‌زند. مانند روش‌های دیگر، فیلترینگ اسپم ایمیل با برچسب اسپم به صورت خودکار به پوشه «junk» منتقل می‌شود و حتی بعد از مدتی پاک خواهد شد. برخی از نرم‌افزارها برای مدتی خاص ایمیل را در قرنطینه برای بازبینی به وسیله کاربر قرار می‌دهند. یادگیری اولیه معمولا دارای خطاهای بالایی است (مثبت کاذب و منفی کاذب) که کاربر ابتدا باید آن را برای نرم‌افزار تمیزسازی کند. بعد از مدتی نرم‌افزار به صورت پویا خودش را وفق می‌دهد و اسپم‌ها را با دقت بالایی تشخیص می‌دهد. برخی از فیلترها از نتیجه ترکیب فیلترینگ اسپم بیزی و چندین فیلترینگ اکتشافی دیگر برای دقت بالاتر و همچنین وفق یافتن نرم‌افزار استفاده می‌کنند. فیلترهای ایمیل بیزی از مزایای قضیه بیز استفاده می‌کنند. قضیه بیز در چندین قسمت استفاده می‌شود: نخستین مرتبه، محاسبه احتمال کلمه‌های موجود در پیام دریافت شده دومین مرتبه، محاسبه احتمال اسپم بودن پیام براساس …

متن اول: پالایش هرزنگاری بیزی
متن دوم: فیلترینگ اسپم بیزی یک روش آماری برای فیلترینگ ایمیل است. این روش از دسته‌بندی‌کننده نایو بیز (naive bayes) برای تشخیص ایمیل‌های اسپم استفاده می‌کند. جیسون رنی اولین برنامه کامپیوتری|برنامه فیلترینگ ایمیل به نام ifile را که از روش طبقه‌بندی بیز استفاده می‌کرد، در سال ۱۹۹۶ نوشت. این برنامه با قرار دادن ایمیل‌ها در پوشه‌ها، آن‌ها را مرتب می‌کرد. اولین مقاله پژوهشی درباره فیلترینگ اسپم بیزی توسط سهامی (sahami et al) و دیگران در سال ۱۹۹۸ انتشار یافت. روش‌های گوناگونی در این زمینه به صورت تحقیقاتی و همچنین نرم‌افزارهای تجاری پیاده‌سازی شده‌است. در سال ۲۰۰۲ میلادی، اصول فیلترینگ بیزی در مقاله‌ای که توسط پال گراهام نوشته و شرح داده شد و در دسترس عموم قرار گرفت.
جواب:
متن دوم